真机递虎－无人配送机器人 创办真机智能前,刘智勇是阿里巴巴“瓦力超级大脑”的技术负责人。他口中的产品,正是无人机外的另一种方案——配送机器人（无人小车）。真机智能研发的配送机器人
基于学科交叉的语言智慧工程 基于学科交叉的新视野,中国民航大学中欧航空工程师学院开展中外合作办学,为学生提供了丰富的教学资源,培养了学生的跨文化视野,并充分开展产学研合作,培养“语言+专业”的
阿丘科技—赋予工业自动化智能 一款面向工业在线质量检验的机器视觉软件平台，融入了 深度学习、机器学习算法，具备一定的自学习性和自适 应性，能够在复杂的工业缺陷检测领域取得出色的效果。
为满足千行百业的多种业务场景服务和消费者应用体验的差异化需求，5G 引入了网络切片技术。针对无线切片的3种技术：QoS调度、资源预留和载波隔离进行了深入研究，详细介绍了不同技术的实现原理。根据产业链成熟度，分3个阶段制定无线切片的部署策略。并基于3个阶段，制定共建共享网络下不同的无线部署建议，在保障用户差异化感知的基础上实现电联资源对等公平。
当前通信市场竞争激烈，新技术快速发展，4G/5G应用全面普及，电信运营商的经营模式正在经历重大变化，同时运营对象也已发生变化，已经不能再分专业、割裂地看单个用户的发展和价值。通过大数据多源异构数据融合的方法，从用户运营转为客户运营，基于统一自然人构建客户账户，通过“一客户多用户”看总体发展和价值经营。借助客户全息画像的方法洞察客户需求，从实际出发为网络发展和精准营销提供决策支撑。
润滑油监测是设备开展润滑管理、状态维修的重要基础工作。润滑油监测可以延长设备的换油期或指导正确选用润滑油，更重要的是可以通过及时预报潜在的故障隐患避免设备损坏或减少不必要的维修。对水泥设备的润滑油监测进行了探讨分析，首先对设备润滑管理情况进行了概述，然后根据水泥生产设备特点与现场工况对润滑油取样周期、取样送检标准等进行了简要介绍，最后列举实例提出利用润滑油监测结果指导设备预知性维修保养的理念。
新一代移动通信标准致力于大幅提高数据传输速率，大规模MIMO 是5G 通信的关键技术之一，具有广阔的研究前景。在大规模MIMO 应用场景下，利用数百根天线阵列使大量的终端用户同时共享频率资源，系统中存在多路收发信道，需要多路本振信号，对本振有了些额外的要求，因此本振系统的研究成为关键之一，设计是一个难点。如果本振与收发电路设计在一块电路板上，会加重本振泄露、射频串扰等问题，针对大规模MIMO 系统的多通道设计，还会明显的增加电路板图尺寸与器件成本，为了提高性能、降低成本，我们研究外置的本振系统。本设计采用并行分配输出16 路射频本振信号，使得本振输出通道之间的隔离度高，输出信号一致性良好、相位噪声性能优异，特别是相位的一致，对于大规模MIMO 技术做波束成型很有意义。
面向B5G/6G，为有效监管空中无线电电磁环境秩序以及快速查除各种无线电干扰源，初步探讨了当今无线电监测网应用现状及相关学术研究成果，分析了其建设需求，并结合近年来出现的各种干扰现象给出建议，为未来无线电监测网建设提供理论参考与借鉴。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势，分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。
报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考，聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础，对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。
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